基于多任务学习的多罪名案件信息联合抽取

面向法律文本的实体关系联合抽取技术对于案情关键信息的智能提取至关重要,是智慧司法领域应用中的重要环节。目前的联合抽取方法虽然已经在特定罪名案件的数据集上取得了较好的效果,但是由于模型在训练时只关注了特定罪名类型文本数据的特点,使得模型的泛化能力有限,在应用到多罪名案件的情况下常常使得模型的效果下降。因此引入多任务学习的方法对多罪名情形下的实体关系联合抽取进行了研究,以涉毒类案件和盗窃类案件两大类罪名的文书数据为基础,构建了一个罪名分类任务作为联合抽取的辅助任务,通过基于特征筛选的动态加权多任务模型同时对两个任务进行学习,在单任务模型的基础上整体F1值提升了2.4个百分点,在涉毒类案件和盗窃类案件上的F1值分别提升了1.6和3.2个百分点。     

3.4 GHz频率的S波段SAW滤波器

该文研制了一款频率3.4 GHz的S波段声表面波(SAW)滤波器.该滤波器采用一种由新型谐振器构成的阻抗元结构,能提升抗热释电静电损伤能力,用时可在一定程度上提升器件的功率承受能力.同时研制了尺寸为2.0 mm×1.6 mm的芯片级封装(CSP)基板.采用倒装焊工艺实现了芯片与CSP基板的电连接,降低了电磁寄生影响.结...     

一种基于WLP封装的声表面波滤波器

以41°Y X切型铌酸锂作为基底材料,选择双T型阻抗元结构,采用晶圆级封装（WLP）技术,制作了一款相对带宽5.8%,最小插入损耗为-2.8 dB,体积为1.1 mm×0.9 mm×0.5 mm的小型化WLP封装声表面波滤波器。并研制了专用探卡,对封装后晶圆完成在线测试。测试结果表明,探卡测试结果与装配到实际电路的测试结果进行对比,两者吻合较好,解决了WLP封装声表面波滤波器测试难题。     

一种防止声表面波器件静电烧伤的方法

为了防止声表面波器件被自身的热释电静电烧伤,提出了一种新的静电防护方法。该方法采用导电介质来实现对声表面波器件引脚的良好接触,并建立了静电传导途径,实现了热释电静电的释放,解决了困扰声表面波器件的静电敏感问题。试验结果表明,该方法能有效预防静电烧伤,具有很好的实用性。     

中国的城市化水平有多高?——城市地理研究为什么要借助分形几何学?

类比于海岸线的长度问题 ,本文提出三个城市地理“问题” :(1 )河南省的城市有多少 ?(2 )北京市的人口有多少 ?以及(3)中国的城市人口比重是多少 ?由此引出城市规模分布和城市形态的分形几何问题 ,进而论证 ,由于城市和城市体系的无标度性 ,要客观地确定一个国家(如中国 )的城市化水平是不可能的 ,在实践中应当制定科学的统计标准。一个必然的结论是 :城市地理研究必须借助分形几何学     

自组织与自组织城市

自组织理论和方法在当代城市地理学和规划理论的前沿领域有着非常重要而深刻的应用 ,这方面的研究工作已经有30多年的历史乃至更早。文章评介了自组织城市理论、模型和自组织城市规划思想与方法 ,解释了自组织概念的基本含义 ,分别介绍了自组织城市研究的 7个重要领域 :耗散城市、协同城市、混沌城市、分形城市、细胞城市、沙堆城市以及FACS和IRN城市 ,讨论了基于自组织研究的空间复杂性问题     

中国城市化水平统计数据的问题分析

城市是一种没有特征尺度的现象,故其只能主观定义,而不能客观界定。城市化水平统计难题因此而生。中国目前的城市化水平至少存在三个方面的问题:一是各地测量标准不一,二是统计上的不适当高估,三是建设中的想当然拔高。由于城市形态和城市规模分布都具有无标度性特征,一个城市的边界和一个区域的城市数目都无法客观确定。这种现象为城市化水平统计过程中的主观操作留下了理论上的漏洞。可是,国内至今没有统一、科学的城市定义,城市化水平统计各地标准参差不齐,水分明显。为了解决上述问题,至少要开展下述基础性工作:基于统计学知识规范城市定义,合理制定城市人口规模门槛,细化城市人口普查单元,在大众中普及正确的城市化概念。     

基于有限元分层级联技术SAW滤波器精确计算

针对任意复杂结构声表面波(SAW)器件精确快速分析及其内部多物理场耦合效应的精确表征问题,该文在充分考虑SAW器件实际存在的各种影响因素下,采用有限元分层级联算法推导出有限长结构SAW器件的有限元数学模型。基于全波仿真技术,考虑管座及键合线等封装模型电磁效应,对漏波型42°Y-X LiTaO₃温度补偿型声表面波(TC-SAW)器件进行计算,通过与实验结果对比,验证了计算模型的精确性,为高性能SAW器件的精确快速设计提供了支撑。     

面向法律文本的三元组抽取模型

在中国裁判文书网上的开源刑事判决文档中蕴藏着重要的法律信息,但刑事判决书文档通常以自然语言的形式进行记录,而机器难以直接理解文档中的内容。为使由自然语言记录的非结构化刑事判决书文本转化为结构化三元组形式,构建一种面向法律文本的司法三元组抽取模型。将三元组抽取过程看作二阶段流水线结构,利用预训练的基于Transformer的双向编码器表示模型先进行命名实体识别,再将识别结果应用于关系抽取阶段得到相应的三元组表示,从而实现对非结构化刑事判决书文本的信息提取。实验结果表明,在经过人工标注的刑事判决书数据集上,该模型相比基于循环神经网络的组合模型的F1值提高了28.1个百分点,具有更优的三元组抽取性能。     

基于一种改进型DMS结构的极窄带SAW滤波器

该文采用一种改进型双模声表面波(DMS)结构来设计1.5 GHz的极窄带声表面波(SAW)滤波器.D MS结构两端的反射器采用分布式多周期加权结构能够消除在声通道上传播的多种声反射模式.为灵活设计滤波器阻带抑制及带宽指标,在DMS结构的两个叉指换能器(IDT)之间加入反射器.结果表明,研制的极窄带SAW滤波器中心频率为...